Análisis Del Modelo z de Altman en Le Mercado Peruano

7/25/2019 Anlisis Del Modelo z de Altman en Le Mercado Peruano

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Anlisis del Modelo Z de Altman

en el mercado peruano*

Analysis of Altman Z-Score in the PeruvianMarket

Anlise do Modelo Z de Altman no mercadoperuano

Edmundo R. Lizarzaburu**

Fecha de recibido: 30 de agosto de 2013Fecha de aprobado: 23 de diciembre de 2013Doi: dx.doi.org/10.12804/rev.univ.empresa.26.2014.05

Para citar este artculo: Lizarzaburu, E. R. (2014). Anlisis del Modelo Z de Altman en el mercado peruano.Universidad & Empresa, 16(26), 141-158. doi: dx.doi.org/10.12804/rev.univ.empresa.26.2014.05

RESUMEN

La investigacin que da origen a este artculo se ha propuesto conocer en profundidad el

funcionamiento, la precisin, exactitud y veracidad del Modelo Z de Altman, y determinarsi el mismo puede ser igualmente efectivo y logra adaptarse a las condiciones propias deun contexto especco como el mercado peruano. Para ello se analizan los estados nan-cieros, entre 2008 y 2012, de las empresas que conforman el ndice Selectivo de la Bolsade valores de Lima (), que son, nalmente, las ms representativas del mercado devalores peruano. Las empresas son analizadas bajo el Modelo Z de Altman. El anlisis se haconcentrado en medidas de ratios nancieros que indican el comportamiento fundamentalde una empresa. Se identica que la interpretacin que de esos ratios se hace depende delcontexto y no es solo numrica, ella se relaciona tambin con el comportamiento mismo dela empresa evaluada.Palabras clave: Bolsa de Valores de Lima (), desempeo nanciero, ndice Selectivode la Bolsa de Valores de Lima (), Modelo Z de Altman, Z-Score.

* El documento fue elaborado con la colaboracin del seor Miguel Cndor, a quien el autor agra-dece su participacin.

** Candidato a Doctor en Investigacin de Ciencias de la Administracin, Universidad Carlos III deEspaa. Global MBA de Thunderbird y EGADE - TEC de Monterrey. Magster en Contabilidady Finanzas, Universidad de San Martin de Porres. Profesor de Finanzas y Riesgos en la Univer-sidad ESAN de Lima (Per), consultor internacional y director de empresas. Correo electrnico:[email protected]


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Universidad & Empresa, Bogot (Colombia) 16(26): 141-158, enero-junio 2014142

Anlisis del Modelo Z de Altman en el mercado peruano

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ABSTRACT

The research that gives rise to this article intends to provide in depth knowledge on theoperation, precision, accuracy, and veracity of Altman Z-score and also to determine if it

can be effective and adaptable to the conditions of a specic context such as the Peruvianmarket. In this vein, nancial statements from 2008 and 2012 of those companies that are

part of the Selective Index of the Lima Stock Exchange () which, in the end are themost representative of the Peruvian Stock Market, are analyzed. Companies are analyzedin terms of Altman Z-score. The analysis is focused on the assessment of nancial ratioswhich indicate the fundamental behavior of a company. It is noted that the interpretationof these ratios depends on the context and is not just numerical. It is also related to the

behavior itself of the assessed company.

Keywords: Altmans model, Altman Z-score, Financial performance, Lima Stock Exchan-ge (), Selective Index of the Lima Stock Exchange ().

RESUMO

A pesquisa que d origem a este artigo tem se proposto conhecer a profundidade o fun-cionamento, a preciso, exatido e veracidade do Modelo Z de Altman, e determinar seeste mesmo pode ser igualmente efetivo e consegue se adaptar s condies prprias deum contexto especco como o mercado peruano. Para isto, analisam-se os estados -nanceiros, entre 2008 e 2012, das empresas que conformam o ndice Seletivo da Bolsade Valores de Lima (), que so, nalmente, as mais representativas do mercado devalores peruano. As empresas so analisadas sob o Modelo Z de Altman. A anlise tem se

concentrado em medidas de rcios nanceiros que indicam o comportamento fundamentalde uma empresa. Identica-se que a interpretao que desses rcios se faz depende docontexto e no s numrica, ela se relaciona tambm com o comportamento mesmo daempresa avaliada.

Palavras-chave:Bolsa de Valores de Lima (), desempenho nanceiro, ndice Seletivoda Bolsa de Valores de Lima (), Modelo Z de Altman, Z-Score.


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Edmundo R. Lizarzaburu

INTRODUCCIN

La informacin es uno de los recur-

sos ms valiosos para las empresas(Chen & Guo, 2010), por lo que esimportante saber cmo utilizarlaadecuadamente. Es necesario, enel contexto organizacional, desa-rrollar y hacer uso de informacinconable, relevante y til (Godleeet al., 2004). En este contexto, esascaractersticas son fundamentales,

en particular en lo relativo a la in-formacin nanciera, que es vital

para los procesos de toma de deci-siones de los actores econmicos.

A partir del anlisis de informa-cin de este tipo, por ejemplo, JuanSavino, Director de investigacionesde la Asociacin Latinoamericanade Capital de Riesgo (),1 hasealado que Per, Mxico y Co-lombia son los tres pases con me-

jor clima econmico para el creci-miento de las inversiones deprivateequity. Dentro de este primer passe considera al ndice Selectivo dela Bolsa de Valores de Lima (-) como uno de los ms relevan-tes para la evolucin de la Bolsa deValores de Lima (), ya que estcompuesto por las empresas ms re-

presentativas de esta bolsa. Dada suimportancia, en esta investigacin

1 Una organizacin sin nimo de lucro dedicada a promocionar la expansin del capital privado yemprendedor en Latinoamrica y el Caribe.

se busca analizar el comportamientode tal ndice para poder conocer elfuturo de sus componentes.

De acuerdo con el comportamientodel mercado, se ha planteado reali-zar estudios y anlisis previos paratomar una decisin nal y decidirsi se aprobar o no la inversin. Elestudio concluye el nivel de pre-diccin de quiebra o dicultades -nancieras para los componentes del

, ya que este es relevante parala investigacin.

I. REVISIN DE LA LITERATURA

El Modelo Z de Altman es la desti-lacin en una nica medida de unaserie de ratios nancieros debida-mente elegidos, ponderados y agre-

gados. Si el derivado resultado z oz-score es superior a un puntaje cal-culado, la empresa se clasica comonancieramente sana, si est pordebajo del punto de corte, es tpica-mente visto como un fracaso poten-cial (Altman, 1968) (Anexo 1).

Al aplicar el anlisis de discrimi-

nacin mltiple sobre las bases dedatos contables sintetizadas en ra-tios nancieros, Altman desarrollla funcin lineal con una seriede variables que tenan el objetivo


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de clasicar y predecir el valor deuna variable dependiente cualitati-va, como, por ejemplo, quiebra o

no quiebra. Aqu la denicin devariable dependiente se bas en elhecho de que la empresa estuvieraen un procedimiento concursal.

A. Z-Score estimado paraempresas privadas

Para el ao 1984 ya se haba edita-

do una serie de veinte artculos des-de que su autor expusiera la versinoriginal del Modelo Z de Altman.De esta manera, se busc perfec-cionar el modelo y orientarlo paramedir el riesgo de las empresas pri-vadas. Estos estudios se llevaron acabo en pases altamente industria-lizados como Alemania, Australia,

Italia, Israel, Japn y el Reino Uni-do. Altman llamara a este nuevomtodo Company and Country

Riskmodels (Ibarra, 2001).

Para la seleccin de las variablesindependientes Altman integr ungrupo de veintids ratios. La selec-cin de dichos ratios estuvo basada

en los siguientes tres criterios:

1. Popularidad dentro de la litera-tura.

2. Relevancia potencial para el es-tudio.

3. La forma innovadora de algu-nos ratios en el anlisis.

Los veintids ratios se agruparonen factores, a saber: 1) liquidez,2) rentabilidad, 3) solvencia y 4)

actividad. Ellos evidenciaron serexcelentes combinaciones para dis-criminar entre empresas en quiebray empresas sin quiebra. Esto a pesarde que no se sustent la divisin enfactores ni se seal si en realidadestos eran los ms representativosen su conjunto e independientes en-tre s para predecir una quiebra.

A continuacin se detallar la ecua-cin del modelo para empresas pri-vadas:

Z = 0.717X1 + 0.847X2 + 3.107X3+ 0.420X4 + 0.998X5 (II)

La ecuacin muestra que el valor z

del modelo es el modo lineal com-binado con cada factor de X1 a X5.Estos se detallan a continuacin:

Donde,

X1 = Capital de trabajo / Activo totalX2 = Utilidades retenidas / Activo

total

X3 = Utilidades antes de intereses eimpuestos / Activo totalX4 = Valor en libro del patrimonio /

Pasivo totalX5 = Ventas / Activo total

X1 - Capital de trabajo / Activo total.Al igual que en la primera frmula


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de Altman, este ratio muestra elvalor de la compaa de acuerdo alnivel de activo total. La mayora de

las empresas relacionan este resul-tado con la liquidez.

X2 - Utilidades retenidas / Activototal. En los ltimos aos, esta me-dida de rentabilidad acumulada eraconsiderada uno de los ms impor-tante ratios para empresas.

X3 - Utilidades antes de intereses eimpuestos / Activo total. Este ratioes una medida de la verdadera pro-ductividad de los activos de la em-

presa, independiente de cualquiertipo de inters o factores de apalan-camiento. De esta manera, puedearrojar resultados ms precisos sicuentas tales como intereses e im-

puestos, que estn relacionados a pa-sivos, no son consideradas.

X4 - Valor en libro del patrimonio/ Pasivo total. Muchas empresas notienen lugar en el mercado de valo-res, por lo cual no pueden ser evalua-dos por el ratio de valor de mercadode patrimonio. Esa es la razn por laque, luego de algunos estudios, Al-tman intuy que considerar el valoren libro del patrimonio permitira acualquier tipo de empresa ser eva-luada bajo dicha frmula.

X5 - Ventas / Activo total. La ren-tabilidad sobre activos (Return On

Assets - ) da una idea de cuneciente es la empresa usando losactivos para generar ingresos. En

resumen, en una medida que relati-viza los benecios absolutos segnsea la relacin existente entre los

benecios y los capitales invertidos.

En la gura 1 se puede observarel rea de solvencia. Si el resulta-do se encuentra por debajo de 1,23(distress zone) la empresa estara

propensa a quiebra. Si este se en-cuentra entre 1,23 y 2,90 (grey

zone) es probable que la empresaentre en bancarrota. Por ltimo, sieste se encuentra por encima de2,90 (safe zone) es altamente pro-

bable que la empresa contine en elmercado y con un buen desempeonanciero (Anexo 1.2).

Figura 1. Nivel de solvencia estimado

para empresas privadas

2,90

Safe Zone

Grey Zone

1,23

Distress Zone

Fuente: Elaboracin propia.

Con el tiempo, el modelo se ha apli-cado en muchos pases, como en el


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Reino Unido. Un caso en el que seha evaluado la efectividad del mo-delo (Agarwal & Tafer, 2005). Da-

dos estos detalles, el objetivo de lainvestigacin se encuentra en cubriruna duda: si el buen uso del ModeloZ de Altman en el Reino Unido de-mostrara la real habilidad predicti-va o un posible evento de fracasode acuerdo a lo evaluado. La meto-dologa incluida en el estudio con-sidera los modelos de coecientes y

ratios de Tafer, los cuales indicanlas cuatro llaves dimensionales del

perl nanciero de una empresa.

Los ratios seleccionados por la me-todologa miden rentabilidad, po-sicin de capital de trabajo, riesgonanciero y liquidez. Se hace tam-

bin una revisin de las empresas

que quebraron y que fueron eva-luadas desde 1979 hasta 2003 en elReino Unido. Los resultados obteni-dos dieron, hasta ese ao, un total de214, de entre 6.733 empresas, quequebraron. Estas obtuvieron un re-sultado z (del Modelo Z de Altman).Por el contrario, solo trece empre-sas, entre 18.955, que obtuvieron unresultado Z mayor a 0, quebraron ental periodo de evaluacin.

B. Variables a analizar

En el pasado, buena parte de la li-teratura registraba la utilizacin deindicadores nancieros para estu-

diar pre-dicultades nancieras.Los ratios de indicadores nancie-ros deben ser cientcos, sistem-

ticos, oportunos y sensibles. En laliteratura existente, autores comoXie, Luo y Yu (2010) construyenel modelo de prediccin usando

principalmente variables como ca-pacidad de operacin, rentabilidad,solvencia, capacidad de gestin deactivos y capacidad de crecimiento.

Para otros autores, como Brealey yMyers (1999), utilizar ratios tiene laventaja de no verse abrumado porel gran volumen de datos que con-tienen los estados nancieros. Estosayudan al analista a plantearse la

pregunta correcta, aunque rara vezle ayudan a solucionar el proble-ma. Berstein (1999), en un sentido

similar, indica que las investigacio-nes empricas sobre ratios, si biensealan su signicativo potencialcomo predictores de quiebra, no de-

jan de indicar que dichos ratios sonherramientas y conceptos del anli-sis nanciero en una fase inicial dedesarrollo.

1. Liquidez

Las empresas tienen diferenciasentre la recoleccin de datos ylos plazos de crdito. De hecho,las compaas que tienen un balan-ce positivo entre los deudores y losacreedores deben tener menos di-


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nero en efectivo en sus balances.Estas diferencias podran ser mo-deladas a travs de la industria

y dentro de una cadena de sumi-nistro, donde el enlace entre lasempresas ayuda a la propagacinde los shocks de liquidez paraayudar a las empresas que se en-cuentran en dicultades nancie-ras. Un aumento en el nivel decrdito comercial concedido porlos mayoristas genera una cascada

de liquidez a travs de la cadena(Guedes & Mateus, 2008). Se es-

pera una relacin negativa entre laliquidez y las reservas de efectivo.Se mide liquidez como las deudasmenos los crditos menos el efec-tivo sobre los activos totales.

2. Rentabilidad

La variable para capturar el efectode la rentabilidad de las reservas enefectivo se dene como la utilidad(prdida) antes de impuestos sobreactivos totales. Las empresas msrentables son mejor valoradas ycuentan con un acceso ms fcil alnanciamiento externo y a un me-nor costo. Por lo tanto, tienden aacumular ms efectivo para preve-nir una contra en la volatilidad delos ingresos o la falta de liquidez.En consecuencia, se espera una rela-cin positiva entre la rentabilidad ylas reservas de efectivo (Bezhentse-va, Hall, & Mateus, 2011).

3. Solvencia

Este coeciente se considera el ms

importante de los ratios de endeu-damiento y mide la proporcin deactivos nanciados por deuda total.El coeciente indica qu recursosajenos tiene invertidos la empresa encada unidad monetaria del activo to-tal. Es la situacin opuesta del ratio deindependencia nanciera, por lo tan-to, los extremos son cercanos a cero,

cuando existe dependencia negativa,o bien, cercanos a uno, cuando existedependencia absoluta por ausenciade recursos propios (Ibarra, 2001).

4. Actividad

Este ratio utilizado en el modeloAltman exige un mercado cotizado

para la empresa y es una medida endonde los activos pueden disminuirsu valor antes de que las deudaslos superen y se presente el fracaso(Ibarra, 2001).

II. METODOLOGA

Para aplicar el modelo se escogi

a las empresas cuyas acciones for-man parte de las ms representati-vas de la , dentro del perodo2008-2012 y con muestras trimes-trales para precisar los resultados.Estas empresas, a su vez, forman

parte del . Este ndice permitemostrar la tendencia del mercado


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burstil en trminos de los cambiosque se producen en los precios delas quince acciones ms represen-

tativas. Sin embargo, nicamentese han tomado las siguientes em-

presas para el anlisis:

Tabla 1. Empresas habilitadas para la aplicacin

N Nombre de valor Nemnico Peso %

1 Volcan B VOLCABC1 15,24%

3 Ferreycorp FERREYC1 8,69%

4 Cerro Verde CVERDEC1 7,26%

5 ADR Buenaventura BVN 7,23%

7 Graa y Montero GRAMONC1 6,01%

8 Relapasa RELAPAC1 5,82%

9 Minsur Inv. MINSURI1 5,67%

11 Alicorp ALICORC1 4,81%

13 Casagrande CASAGRC1 4,16%


Estas empresas muestran sus res-pectivos estados nancieros actua-lizados e histricos. La razn de laseleccin realizada es porque RioAlto Mining, Maple Energy y Tre-valiMining, tres empresas a consi-derar eventualmente, no presentanestados nancieros en la Bolsa de

Valores de Lima, a pesar de estarlistadas en la misma. Esto impo-sibilita el anlisis pues, como semencion en el apartado anterior,es indispensable tal informacin

para el clculo de los ratios y losresultados al nal de la aplicacinde la frmula.

Por otro lado, Credicorp, BancoContinental e Intercorp FinancialServices fueron excluidos, ya quela naturaleza del rubro en el que sedesenvuelven les otorga caracters-ticas diferentes a las otras empre-sas tanto en los estados nancieroscomo en los ratios, lo que imposi-

bilita la aplicacin del modelo.

A continuacin se muestran lasempresas excluidas del anlisis consus respectivos pesos:


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Tabla 2. Empresas excluidas de la aplicacin

N Nombre de valor Nemnico Peso %

2 Rio Alto Mining RIO 10,27%

6 Maple Energy MPLE 6,56%

10 Credicorp BAP 5,65%

12 Trevali Mining TV 4,71%

14 Bco. Continental CONTINC1 4,05%

15 Intercorp Financial Services IFS 3,87%


caracterstica, los resultados po-dran ser mucho ms precisos y se

podra justicar la factibilidad delmodelo aplicado a empresas con un

buen nivel histrico de desempeonanciero.2

Adems, se escogi el perodo2008-2012 pues se busca evaluardichas empresas en meses previos,durante y luego de la crisis nan-ciera mundial y conocer el impactode la evolucin de estas empresashasta el nal del periodo de evalua-cin. Adems, se tom un perodode evaluacin trimestral con el ob-

jeto de hacer ms precisos y conti-nuos los resultados.

Los datos analizados se obtienendel sitio Web de la (www.bvl.

2 Evaluacin de una empresa que se realiza mediante el anlisis de la eciencia, ecacia y efectivi-dad en la consecucin y uso de los recursos, para poder conocer si cumple el objetivo fundamentalnanciero de crear valor econmico.

La explicacin para las tablas 1 y 2

es la siguiente: la primera columna

muestra la posicin que la compa-

a ocupa dentro de las quince em-

presas consideradas. Esta posicin

est condicionada a la cuarta la,

la cual muestra el nivel de inuen-

cia que ella tiene dentro del .La segunda la muestra el nombre

de la accin de la organizacin. Por

ltimo, la tercera la, la cual tiene

como encabezado Nemnico,

muestra un dato simblico que tiene

como objetivo facilitar la bsqueda

y representacin de la accin de la

empresa.

La razn principal por la que se es-cogieron estas empresas es porque,como lo indica el , son las msrepresentativas de la . Bajo esta


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com.pe). De este se extraen los es-tados nancieros trimestrales del

perodo 2008-2012, para las em-

presas mencionadas anteriormente.Luego, estos datos son incorpora-dos en una hoja de clculo de MSExcel.

Cabe mencionar que el modelo quese aplica para la evaluacin de lasempresas es el Z-Score, estimado

para empresas privadas. La razn

por la cual se emplea esta frmu-la radica en que las empresas se-leccionadas dentro del , soncompaas con buenos niveles dedesempeo nanciero y con unavasta experiencia en el mercado.Adems, las empresas se desenvuel-ven en mercados ya desarrollados.

Como se mencion anteriormente,se excluyen seis empresas del cl-culo. Tres de ellas por la carenciade obtencin de los datos y el resto

porque sus caractersticas imposi-bilitan la aplicacin de la frmula.El principal motivo por el cual nose aplica la frmula original delModelo Z de Altman es que dichomodelo arroja resultados de manerageneral. Es decir, el modelo origi-nal es aplicable para cualquier tipode empresa en cualquier tipo de in-dustria, por lo que la precisin desus resultados puede aumentar su

nivel de error o, por otra parte, re-ducir su nivel de efectividad.

En resumen, el modelo apto parael estudio es el Z-Score estimadopara empresas privadas, ya que estese encuentra enfocado en el tipo decompaas que cotizan en bolsa.

III. RESULTADOS DEL MODELOPOR EMPRESA

A. Volcan Compaa MineraS.A.A.

Los resultados obtenidos al aplicarel modelo muestran que la empresaen mencin nunca ha salido de la

grey zone. Es decir, la compaa seencuentra dentro de la probabilidadde sufrir problemas nancieros enlos prximos aos.

En detalle, el resultado del cuarto tri-mestre del ao 2011 vendra a ser elms alto obtenido durante el perodoevaluado. Sin embargo, la tendenciade los resultados muestra que estatiende a la baja, por lo que de acuerdocon los resultados obtenidos podracreerse que sea ms probable quela empresa sufra problemas prxima-mente o al menos no tenga una buenatemporada, aunque, de todos modos,esto termina siendo incierto de acuer-do con los planteamientos de Altman.


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Figura 2. Evolucin del Z-Score de Volcan Ca. Minera S.A.A.


los resultados hasta el tercer tri-mestre de 2012, sera poco proba-

ble, de acuerdo al modelo, predecirque llegue hasta 1,94. Esto debidoa que la mayora de los ltimos re-sultados se encontraban dentro dela distress zone. Es un hecho queera incierto que quebrara, aunque sise hubiera analizado para inicios de

2011 los resultados diran que en elprximo ao se encontrara en di-cultades nancieras o, en el peorde los escenarios, en bancarrota. Seconcluye que el modelo erra conFerreycorp.

B. Ferreycorp S.A.A.

La tendencia de los resultados paraFerreycorp es hacia la baja al igualque Volcan. A diferencia de la pri-mera empresa evaluada, Ferreycorps se ha encontrado por debajo de los1,23 y la mayora de sus resultadoslo han estado por debajo de los 2,00.El pico ms alto se dio durante elcuarto trimestre del 2009 con 2,45.

El ao 2012 cerrara con 1,94, en-contrndose dentro de lagrey zone.Sin embargo, si nos basramos en

Figura 3. Evolucin del Z-Score de Ferreycorp S.A.A.



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C. Sociedad Minera CerroVerde S.A.A.

La mayora de los resultados sonfavorables para Cerro Verde yaque se encuentran dentro de lasafe

zone. El pico alcanzado en el cuartotrimestre de 2011 es de 5,07. Ade-ms, la tendencia de los resultadosindica un constante crecimiento y,

como se puede observar en el gr-co, los resultados no han salido dela safe zone desde el segundo tri-

mestre de 2011.

Se concluye entonces que es muypoco probable que esta empresasufra dicultades nancieras en los

prximos aos. Es decir, el modeloacierta completamente.

Figura 4. Evolucin del Z-Score de Sociedad Minera S.A.A.


C. Compaa de MinasBuenaventura S.A.A.

A pesar de haberse encontrado den-tro de la distress zonea inicios delao 2008, la compaa de minasBuenaventura ha sabido salir de las

posibles dicultades enfrentadas du-rante tales aos. Esta empresa hamostrado crecimientos constantes,como se puede observar en la -gura 5. Dicho crecimiento se man-tuvo hasta el segundo trimestre de2010, cuando alcanz el 6,18. Semantendra en lasafe zonedesde el

tercer trimestre de 2009 y su puntoms bajo, luego de dicho perodo,se dara en el primer trimestre delao 2012 con 3,85. Es de resaltarque para el cierre de 2012 la com-

paa obtuvo un puntaje de 6,17.

Este ltimo resultado sera altamen-te razonable de acuerdo al modelo ylos resultados previos. Finalmente,

podemos decir que el modelo fallacon su prediccin, pues para iniciosde 2008 esta se encontraba dentro dela distress zone, lo que sugiere quehubiera quebrado en los prximos


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periodos. Sin embargo, perdurahasta la fecha y muestra un resulta-

do z imposible de predecir para elescenario del ao 2008.

Figura 5. Evolucin del Z-Score de la Compaa de Minas Buenaventura S.A.A.


D. Graa y Montero S.A.A.

Esta empresa, enfocada en nego-cios inmobiliarios, ha mostrado un

par de resultados altamente disper-sos del promedio. Estos se dan en

el tercer trimestre del 2010, con20,51, y durante el primer trimestredel 2012, con 12,91.

La mayora del resto de resultadosse encuentra dentro de lasafe zone.

Nunca ha mostrado resultados enla distress zoney solo cuatro vecesse ha encontrado en la grey zone,tres en el ao 2009 y una en el2011. La razn principal de estosresultados son sus bajos niveles

de endeudamiento y que estos es-taran alterando la efectividad delmodelo. Sin embargo, a pesar delas distorsiones, se puede concluirque el modelo acierta con el futurode la empresa.

Figura 6. Evolucin del Z-Score de Graa y Montero S.A.A.



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E. Refinera la Pampilla S.A.A.

Los resultados para esta empresa

se encuentran altamente relaciona-dos entre aos. Observamos que es-

tos son crecientes desde el primertrimestre hasta el cuarto trimestre,en cada ao, y que, en general, si-

guen esta tendencia.

Figura 7. Evolucin del Z-Score de Refnera la Pampilla S.A.A.


Parte de un 0,92 en el primer trimes-tre de 2008. Luego, todos los resul-

tados de los cuartos trimestres seencuentran en lasafe zonecon pun-tajes mayores a 3,5, siendo el msalto el del cuarto trimestre de 2008.Tomando en cuenta solo los ltimostrimestres de cada ao podemos con-cluir que el modelo acierta comple-tamente, ya que la empresa no hacado en quiebra.

F. Minsur S.A.

Para el ao 2012 la empresa cerraracon 3,36, encontrndose an dentrode lasafe zone. Esto luce aparente-mente irnico, si se tiene en cuentaque para inicios de 2008 la com-

paa iniciaba operaciones con unresultado Z de 4,48. Por otro lado,

al observar los resultados anterio-res, se encuentra que estos tienden ala baja.

Los datos se encuentran muy dis-persos con resultados como 11,64en el primer trimestre del ao 2009,8,56 en el cuarto trimestre del mis-mo ao y puntos bajos como 3,38 y

3,69 en el primer trimestre de 2010y el primer trimestre de 2011, res-

pectivamente. Los resultados, engeneral, se encuentran dentro de la

safe zone y por encima del lmitesuperior, lo cual verica la efectivi-dad del modelo.


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Figura 8. Evolucin del Z-Score de Minsur S.A.


Cabe resaltar que esta empresa solose ha encontrado una vez en lasafe

zone (durante el tercer trimestredel ao 2011). Como lo resalta lateora del modelo, el encontrarsedentro de la grey zoneno asegurael futuro de la compaa. De hecho,deja una gran incertidumbre sobrelas expectativas de la misma. De talmanera, se concluye que el modelocumple con su prediccin.

G. Alicorp S.A.A.

Alicorp muestra una conducta deresultados similares al de la Re-nera la Pampilla pero, a diferen-cia de esta ltima, sus resultadosse encuentran dentro de la grey

zone. Ellos muestran una lnea detendencia creciente y se esperaque no sufra graves dicultadesnancieras.

Figura 9. Evolucin del Z-Score de Alicorp S.A.



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H. Casa Grande S.A.A.

Esta ltima empresa muestra resul-

tados dentro de la grey zone, quesiguen una marcada tendencia cre-

ciente. El resultado ms alto fue de2,43, en el tercer trimestre de 2012y, ese mismo ao, cerr con 1,93.

El punto ms bajo se dio en el pri-mer trimestre del ao 2009.

Figura 10. Evolucin del Z-Score de Casa Grande S.A.


De acuerdo con el modelo, es par-cialmente probable que esta empre-

sa sufra dicultades nancieras enlos prximos aos. Por esta raznse concluye que el modelo cumplecon su prediccin, como se men-cion anteriormente.

CONCLUSIONES

En general, los resultados obtenidos

de la aplicacin del modelo mues-tran que este es altamente efectivo

pues a excepcin de Ferreycorp y dela Compaa de Minas Buenaventu-ra, estos indicaban que las empresasevaluadas continuaran operandosin inconvenientes. La investiga-cin muestra que el Modelo Z de

Altman, aplicado para empresasprivadas, se encontrara con aproxi-

madamente un 78% de efectividad.Acierta por completo con siete delas nueve empresas evaluadas.

A excepcin de la mencin de lacrisis nanciera del ao 2008, no seconsideraron eventos individuales

para los resultados de la aplicacindel modelo, ya que estos se encuen-

tran dentro de los ratios utilizadospor el mismo. Se ha demostrado quelos ratios que forman parte del mo-delo son capaces de pronosticar concierto nivel de error la viabilidad delas empresas. Adems, el modelosufre ciertas distorsiones de acuerdocon la estructuracin de las empre-


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sas. Este es el caso de Graa y Mon-tero, cuyo nivel de endeudamientoterminaba distorsionando los resul-

tados. Esto ligeramente inuencia-do por los pesos ponderados a cadauno de los ratios.

En resumen, dentro de los cincoaos de aplicacin se pudo observardetalladamente cmo evoluciona-

ban los resultados del modelo y qutanto podran variar entre periodo y

periodo, y entre empresa y empresa.

REFERENCIAS

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18/18



ANEXO.

RESULTADOSDELZ-SCOREESTIMAD

O

PARAEMPRESASPRIV

ADAS

Empresa

2008-1T

2008-2T2008-3T

2008-4T

2009-1T

200

9-2T

2009-3T

2009-4T

2010

-1T

2010-2T

VolcanCompaaMineraS.A.

A.

1,6

7

2,2

5

1,9

5

2,0

4

1,4

0

1

,87

2,2

0

2,4

8

1,6

3

1,9

2

FerreycorpS.A.A.

1,0

7

1,5

0

1,9

3

1,8

8

0,8

9

1

,47

2,0

6

2,4

5

1,3

4

1,5

9

SociedadMineraCerroVerdeS

.A.A.

2,3

4

3,4

5

4,1

5

3,5

3

2,1

9

3

,84

4,0

0

4,4

9

2,5

7

2,2

1

CompaadeMinasBuenaventuraS.A.A.

0,8

0

1,3

9

1,9

0

2,2

6

2,1

9

2

,68

3,0

2

3,5

0

4,2

3

6,1

8

GraayMonteroS.A.A.

3,2

1

3,3

2

3,6

4

3,1

8

2,0

5

2

,20

2,4

8

3,1

4

3,3

0

4,5

5

RefneralaPampillaS.A.A.

0,9

2

1,6

2

2,6

6

4,9

2

1,1

7

2

,13

3,1

6

3,8

9

1,4

2

2,3

5

MinsurS.A.

4,4

8

6,6

6

6,3

4

6,8

1

11,6

4

9

,86

8,9

5

8,5

6

3,3

8

7,1

5

AlicorpS.A.A.

1,3

9

1,5

0

1,8

0

2,1

8

1,0

2

1

,53

1,9

9

2,5

6

1,3

2

1,9

1

CasaGrandeS.A.A.

1,5

6

1,5

3

1,6

3

1,4

7

1,0

9

1

,18

1,4

0

1,7

5

1,4

1

1,5

2

Empresa

2010-3T

2010-4T2011-1T

2011-2T

2011-3T

201

1-4T

2012-1T

2012-2T

2012

-3T

2012-4T

VolcanCompaaMineraS.A.

A.

2,1

6

2,4

1

1,8

4

2,0

9

2,0

6

2

,68

1,2

4

1,3

6

1,6

5

1,8

1

FerreycorpS.A.A.

1,8

9

2,2

5

1,0

4

1,0

4

1,2

4

1

,34

1,1

3

0,9

2

1,5

5

1,9

4

SociedadMineraCerroVerdeS

.A.A.

3,7

8

4,5

4

2,6

4

4,1

1

4,1

5

5

,07

3,7

2

4,1

0

4,3

7

4,4

2

CompaadeMinasBuenaventuraS.A.A.

5,8

0

6,0

3

4,4

2

6,1

0

5,6

8

6

,17

3,8

5

5,6

4

6,3

1

6,1

7

GraayMonteroS.A.A.

20,5

1

12,0

1

2,8

7

2,0

4

3,8

5

4

,48

12,9

1

9,7

0

7,6

2

3,5

8

RefneralaPampillaS.A.A.

3,5

0

4,4

3

1,7

8

2,8

1

4,1

3

4

,58

1,5

0

2,4

2

3,3

3

4,4

1

MinsurS.A.

6,6

1

6,6

5

3,6

9

9,0

0

7,3

3

7

,32

3,7

2

3,4

1

3,6

7

3,3

6

AlicorpS.A.A.

2,2

4

2,9

1

1,4

3

1,8

5

2,5

7

3

,17

1,5

4

1,8

5

2,1

9

2,2

7

CasaGrandeS.A.A.

1,8

6

2,2

0

1,7

0

1,8

3

2,3

0

2

,25

1,9

4

1,7

9

2,4

3

1,9

3

Análisis Del Modelo z de Altman en Le Mercado Peruano

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